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龍圖騰網獲悉西安光脈匯嘉科技有限責任公司申請的專利一種基于機器學習的遙感測繪方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120147881B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510200653.2，技術領域涉及：G06V20/13；該發明授權一種基于機器學習的遙感測繪方法及系統是由王艷;陳小雨;崔歡慶;漢立飛;梁震遠;王宇設計研發完成，并于2025-02-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于機器學習的遙感測繪方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于機器學習的遙感測繪方法及系統，涉及圖像增強技術領域；獲取目標地區的遙感衛星圖像進行區域特征提取得到區域特征圖像集；對區域特征圖像進行深度信息提取得到深度圖像，將區域特征圖像和深度圖像進行融合得到深度特征圖像；針對每一深度特征圖像，將該深度特征圖像映射到遙感衛星圖像中進行強化得到目標測繪圖像。對遙感衛星圖像進行區域特征提取得到的區域特征圖像集，融合區域特征圖像和深度圖像得到的深度特征圖像優化圖像信息融合效果，將深度特征圖像映射至遙感衛星圖像并進行強化處理，提高了遙感測繪圖像的優化效率和效果，確保了深度特征圖像與原始遙感圖像之間的準確對應，提升了目標測繪的精確度和優化速度。

本發明授權一種基于機器學習的遙感測繪方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于機器學習的遙感測繪方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取目標地區的遙感衛星圖像，通過特征提取模型對遙感衛星圖像進行區域特征提取得到區域特征圖像集； 對所述區域特征圖像集中的區域特征圖像進行深度信息提取并對深度信息進行賦值得到深度圖像，將區域特征圖像和深度圖像進行融合得到深度特征圖像； 針對每一深度特征圖像，將該深度特征圖像映射到所述遙感衛星圖像中進行強化得到目標測繪圖像； 對所述區域特征圖像集中的區域特征圖像進行深度信息提取得到深度圖像，包括： 將區域特征圖像轉換為灰度圖像，識別灰度圖像中的特征標簽并根據特征標簽確定建筑邊緣； 對灰度圖像進行特征提取得到多層次特征，將各層次的特征進行均值融合得到深度圖；多層次特征包括低層次的細節特征和高層次的語義特征； 對深度圖中的像素進行賦值得到深度信息，將深度信息映射至灰度圖像中得到深度圖像； 將區域特征圖像和深度圖像進行融合得到深度特征圖像，包括： 對區域特征圖像和深度圖像分別進行卷積操作得到預設大小的第一特征圖和第二特征圖，對第一特征圖執行添加操作得到第一融合特征圖集，對第二特征圖執行連接操作得到第二融合特征圖集，將第一融合特征圖集和第二融合特征圖集合并得到第三融合特征圖集； 將第三融合特征圖集輸入至U-Net網絡中進行特征融合，對融合特征圖進行循環下采樣得到第一初始圖像，并保留循環下采樣階段中各階段的下采樣特征圖得到下采樣特征圖集； 對所述第一初始圖像進行循環上采樣并確定循環上采樣階段，將下采樣階段與循環上采樣階段進行一一對應，并將下采樣特征圖集中的下采樣特征圖與上采樣特征圖進行融合得到最終融合特征圖；上采樣特征圖為循環上采樣階段中任意階段的上采樣特征圖； 當循環上采樣階段中最終融合特征圖的分辨率恢復至與輸入圖像相同時則進入下一上采樣階段，直至分辨率恢復至初始輸入階段則輸出深度特征圖像。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人西安光脈匯嘉科技有限責任公司，其通訊地址為：710116 陜西省西安市灃東新城征和四路2168號灃東自貿產業園2期6號樓208室；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。